20 “人工智能基础”课程教学大纲（质量标准） 课程名称 人工智能基础 英文名称 Fundamentals of Artificial Intelligence 课程编号 080100 开课学期 第二学期 课程性质 公共基础课 课程属性 必修课 课程学分 1 适用专业 机械电子工程(3+2 贯通 培养) 课程学时 总学时：16； 其中理论学时：16 实验实践学时：0 上机学时：0 开课单位 信息科学与电气工程学院（人工智能学院） 人工智能教研室 先修课程 课程名称 对先修课应知应会具体要求 无 后续课程 无 课程目标 及与毕业 要求的对 应关系 课程目标 毕业要求 3 6 1. 课程以理论讲解为主，结合 MOOC 线上学习，使机械电子工程专 业学生培养自我学习的意识，能够快速理解掌握相关内容并应用于 以后的实践。 0.2 0.2 2. 解释人工智能的基本入门知识和思维，通过学习使学生了解人工 智能的基本知识和思维方法，确立科学的价值观念，掌握人工智能 在机械电子专业行业方面的应用。 0.5 0.3 3. 在社会、法律、环境等多种因素的影响下，调动学生从人工智能 的角度去分析、思考和解决机械电子专业复杂工程问题，建立开拓 创新的职业品格和行为习惯，为机械电子专业学生创新创业和各专 业的“人工智能+”奠定基础。 0.1 0.3 4. 引导学生坚定正确的政治方向、树立远大的理想抱负、了解世情、 国情、党情、民情，树立共产主义远大理想和中国特色社会主义共 同理想，坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信、 文化自信，立志肩负起民族复兴的时代重任。 0.2 0.2 课程概述 《人工智能基础》是一门面向全校各专业大一年级学生的公共基础课，共 16 学时，以课 程讲解为主，通过穿插大量的实例，使学生能够快速理解掌握人工智能相关基础知识。课程通 过阐述人工智能的基础入门知识，使学生了解人工智能的基本知识和思维方法，调动学生从人 工智能的角度去思考和解决问题，为各学科各专业学生开展创新创业奠定基础，服务于我校各 专业的“人工智能+”专业升级。 课程主要有六大模块：1.阐述人工智能的基本概念、发展历史、研究范式和应用领域；2. 介绍分类的基本概念、感知机和支持向量机，并对分类器的工作步骤和多分类器设计进行详细 讲解；3.围绕回归和聚类，介绍机器学习的相关基础知识以及常用的相似度计算方法；4.从人 工神经网络的发展历史出发，对生物神经网络和人工神经网络进行综合叙述，并介绍传统神经
21 网络和深度神经网络；5.从成像原理出发，介绍图像信息处理的基本概念和发展历史，循序渐 进的讲解图像和视频信息处理的基本概念方法及应用，并对涉及到的卷积神经网络进行介绍； 6.围绕自然语言处理，详细阐述其发展历史、典型应用、基本技术和特征提取，并介绍循环神 经网络在自然语言处理中的应用。 课程采用基于“线上 MOOC+线下授课”的混合式教学方法，将学习任务化、游戏化，突 出学生的主体地位，让学生掌握学习的主动权，发挥其主观能动性。学生学习课程之前，为学 生创建情境，突出问题，在学生学习 MOOC 过程中，指导教师利用“知到 APP”、雨课堂等多 种工具建立了网络讨论小组，引导学生相互协作，通过案例分析、群内讨论、讨论区参与话题 等方式，主动地参与到学习探究活动中来。 课程应知 应会具体 内容要求 任务一：课程介绍（支撑课程目标 1、2、4） 知识要点：课程安排与介绍，MOOC 平台的使用 学习目标： 1.MOOC 平台的使用； 2.通过翻转课堂讨论对人工智能的认识，与机械电子工程方面的密切联系； 3.培养爱党、爱国、爱社会主义、爱人民、爱集体的良好情操。 授课建议：在课程之初即发挥教师的积极性、主动性、创造性，引领学生“为学须先立志。 志既立，则学问可次第着力。立志不定，终不济事。”精心设计诸多教学环节：“清晰理想信念 以终为始 筑梦前行”；“重拾上课仪式感 活在当下 活力前行”；“期待相识 言传身教 训练 有素 自信前行”；渗透“高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题”。 建议课堂教学 2 学时。 任务二：绪论（支撑课程目标 1、2、4） 知识要点：人工智能的基本概念、发展历史、研究范式和应用领域。 学习目标： 1.了解人工智能的基本概念； 2.熟悉人工智能的发展历史； 3.掌握人工智能的研究范式； 4.熟悉人工智能的应用领域； 5.培养科学精神、探索创新精神； 6.注重把辩证唯物主义、历史唯物主义贯穿到人工智能发展的始终； 7.明确人类共同发展进步的历史担当和探索未知、追求真理、勇攀科学高峰的责任感和使 命感。 8.建立科技报国的家国情怀和使命担当； 授课建议：利用国内外的事实、案例、素材，引导学生全面客观认识当代中国、看待外部 世界。通过对人工智能的基本概念、发展历史、研究范式和应用领域的介绍，引导学生对人类 社会发展规律的认识和把握不断深入，让学生真心喜爱、终身受益。 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 任务三：基本分类（支撑课程目标 1、3、4） 知识要点：分类的概念、原理及主要分类识别技术。 学习目标： 1.了解基本分类概念； 2.理解分类器的原理； 3.了解分类识别技术； 4.熟悉测试与分类实现； 5.培养求真务实、实践创新、精益求精的工匠精神；
22 6.在学习过程中培养踏实严谨、耐心专注、吃苦耐劳、追求卓越等优秀品质。 授课建议：本部分和实际应用结合比较紧密又具有一定的抽象性，应注重运用启发式等教 学方法，启发学生思维，根据课程特点合理使用多媒体现代教学技术方式教学，充分利用动画、 案例等直观、形象、互动性强的资源，有效运用微信/QQ 群、MOOC 平台中的互动讨论等调 动学生学习的主观能动性和积极性，增强学生的理解并加以实际应用。 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 任务四：回归与聚类（支撑课程目标 1、3、4） 知识要点：学习的概念与分类、线性回归最小二乘法、逻辑回归、聚类及相似度算法。 学习目标： 1.熟悉人工智能中学习的概念与分类； 2.理解线性回归中的最小二乘法推导与非线性回归； 3.理解逻辑回归的概念； 4.了解聚类的概念； 5.了解聚类的相关算法与相似度计算； 6.树立正确的理想信念、学会正确的思维方法。 7.“诚意正心”、“知行合一”，端正学习态度，提高自身修为。 授课建议：“回归与聚类”部分内容要求学生不断探索，不断打破认知界限，正确认知自己， 不盲目自大，不妄自否定他人；个人、集体和国家的发展必须学会回头看，循序渐进。本部分 内容比较抽象难以理解，可以采取示例教学方法帮助学生理解回归与聚类的概念，同时应注重 运用启发式等教学方法，启发学生思维，根据课程特点合理使用多媒体现代教学技术方式教学， 充分利用课件等教学资源直观、形象、互动性强的特点，有效运用微信/QQ 群、MOOC 平台 中的互动讨论等教学形式调动学生学习的主观能动性和积极性，增强学生的理解并加以实际应 用。 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 任务五：神经网络与深度学习（支撑课程目标 1、3、4） 知识要点：神经网络的概念、模型、发展历史、深度学习的概念及工作原理。 学习目标： 1.了解神经网络的概念； 2.了解神经网络的模型； 3.熟悉神经网络的发展历史； 4.理解浅层网络概念； 5.理解深度学习的概念及工作原理； 6.以科学知识作支撑，实现自身价值观的树立。 授课建议：本部分为教学重点，可以采用对比教学将生物神经网络与人工神经网络介绍给 学生，培养学生的创新精神；同时注重因材施教，灵活运用启发式等教学方法，启发学生思维， 根据课程特点合理使用多媒体教学等辅助教学手段，有效运用微信/QQ 群、MOOC 平台中的 互动讨论等教学形式调动学生学习的主观能动性和积极性，有效开展师生互动，营造良好的平 台互动气氛，培养学生创新精神和实践能力。 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 任务六：人工智能翻转课堂（支撑课程目标 1、2、3） 知识要点：前四章内容回顾，翻转课堂讨论及答疑，后两章内容学习注意事项 学习目标： 1.通过翻转课堂回顾及讨论前 4 章内容的学习； 2.后两章内容学习概要；
23 3.联系英语专业复杂工程问题梳理本课程知识及应用面； 4.课程考核安排布置； 5.坚持问题导向，从一个问题切入，触类旁通，练就不怕问、怕不问、见问则喜的真本领。 授课建议：由“知识梳理”“学习任务”“答疑解惑”三个环节有机贯穿而成。在“知识梳理”部 分，由各授课教师为其教学班学生总结、归纳课程知识点；“学习任务”部分由指导教师在“知 到 APP”中发布学习任务，学生分组领取后进入小组讨论，之后提交结论，指导教师给予点评； 在“答疑解惑”部分，指导教师根据学生在“翻转课堂”中发表的“弹幕”问题给与相应解答。线上 “翻转课堂”是疫情期间取代以往混合式教学中线下课程的有力手段，巩固了学生对已学知识点 的掌握，同时帮助指导教师对学生学习效果进行了侧面考察。指导教师根据学生的课堂表现有 针对性地给予建议，进而帮助学生顺利完成本学期的学习任务。 建议课堂教学 2 学时。 任务七：图像信息处理（支撑课程目标 1、3、4） 知识要点：图像处理的概念、图像信息数字化的实现过程、图像采集的发展历史、图像处 理方法、图像分析方法及视频分析技术、卷积神经网络。 学习目标： 1.了解图像信息处理的重要性及概念； 2.了解图像信息处理数字化的实现； 3.熟悉图像采集及处理的发展历史； 4.熟悉常用的数字图像处理的方法； 5.了解数字图像分析方法及视频分析技术； 6.了解卷积神经网络 CNN 的结构，卷积层、池化层以及全连接层； 7.重视课程的实践性，在理论和实践的结合中，把人生抱负落实到脚踏实地的实际行动中 来，把学习奋斗的具体目标同民族复兴的伟大目标结合起来，立鸿鹄志，做奋斗者。 授课建议：本部分为教学难点，建议注重因材施教，灵活运用示例教学、启发式等教学方 法，启发学生思维，为学生介绍当前的科研前沿进展，培养学生的科学探索精神，通过介绍国 内视觉相关企业情况，培养学生科技报国的情怀。根据课程特点合理使用多媒体现代教学技术 方式教学，充分利用课件等教学资源直观、形象、互动性强的特点，有效运用微信/QQ 群、 MOOC 平台中的互动讨论等教学形式调动学生学习的主观能动性和积极性，培养学生实践能 力和创新精神。 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 任务八：自然语言处理（支撑课程目标 1、3、4） 知识要点：自然语言处理基本概念、主要技术、语义表示模型。 学习目标： 1.了解自然语言处理的基本概念； 2.了解自然语言处理的研发技术； 3.熟悉常用的语义表示模型； 4.发现问题、分析问题、思考问题，在不断启发中水到渠成得出结论。 授课建议：通过自然语言处理技术讲解，帮助学生了解中英文处理技术的区别，体会汉语 的博大精深，牢固树立有中国特色社会主义文化自信，进一步增强民族自豪感，树立为中华民 族伟大复兴而学习的远大志向。 本部分和实际应用结合比较紧密又具有一定的抽象性，建议熟练使用现代教学设施，合理 使用多媒体教学等辅助教学手段，灵活设计教学活动，有效掌握学生知识掌握情况，并实时回 馈于教学，有效运用微信/QQ 群、MOOC 平台中的互动讨论等教学形式调动学生学习的主观 能动性和积极性，灵活运用启发式等多种教学方法
24 建议在线 MOOC 学习 2 学时。 师资标准 1.具有计算机相关专业硕士研究生及以上学历并具有讲师以上技术职称； 2.具有高校教师资格证书； 3.具备双师素质，“双师型”教师优先考虑。有扎实的人工智能理论基础和丰富的工程实践 经验，关注本学科的发展趋势； 4.熟悉高等教育规律，具备一定专业建设能力，能遵循应用型本科的教学规律，正确分析、 设计、实施及评价课程； 5.校外兼职教师，具有人工智能专业或相关专业本科及以上学历；具有人工智能背景的工 程一线技术骨干，具有一定的理论基础，熟悉本行业的国家标准、行业规范等，有一定的口头 表达能力； 6.爱党、爱国、爱社会主义、爱人民、爱集体，能够坚持社会主义方向，落实立德树人根 本任务，将社会主义核心价值观内化为精神追求、外化为自觉行动，实现知识传授、能力培养 与价值引领的有机统一，有能力培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。 教材选用 标准 教材选用的标准： 1.根据学习目标和应知应会要求来选择教材； 2.教材应充分体现任务驱动、实践导向的教学思路； 3.教材应以学生为本，文字表述要简明扼要，内容展现应图文并茂，突出重点，重在提高 学生学习的主动性和积极性； 4.教材应突出实用性、开放性和专业定向性，应避免把专业能力理解为纯粹的技能操作， 同时要具有前瞻性，把握本专业领域的发展趋势。 理论参考教材： 1. 《人工智能概述》，主编张广渊，中国水利水电出版社，ISBN: 9787111502678,2019.08。 评价与 考核标准 坚持社会主义办学方向，落实立德树人根本任务，紧紧围绕“培养什么人、怎样培养人、 为谁培养人”这个根本问题，把社会主义核心价值观融入教育教学全过程，实现知识传授、能 力培养与价值引领的有机统一，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。 遵循“以学生为中心”“以能力提升为本质”的教学理念，全面实行新型 MOOC，线上线下相 结合的教学方式，评价也以线上评价和线下评价相结合的方式作为考核。 本课程为公共基础课，采用“线上+线下”混合式教学方式，课程成绩由线上成绩（60%） 和线下成绩（40%）综合确定。线上成绩注重过程考核，通过对线上学习表现（35%）、章测 试（25%）和线上考试（40%）等方面的考核来确定，线下成绩包括线下课程出勤（20%）和 线下考核（80%）组成。 撰写人：张广渊 付晨 系（教研室）主任：倪燃 学院（部）负责人：吴昌平 时间：2023 年 8 月 17 日